為什麼這篇svm分類器鄉民發文收入到精華區：因為在svm分類器這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者zhichenyang1 (zhi)看板Python標題[問題] SVM分類器預測結果時間Fri...
想請問一個問題，盼各位高手解惑
我要把處理過後的資料，分成訓練集跟預測集，丟到一個SVM分類器，訓練集去讓分類器
學習，訓練後再把預測集丟到機器讓他預測，結果是好的，但是如果把新進的資料丟到機
器分類結果超怪
假設我有300筆資料，然後把他隨機分割成兩個，一個是訓練，一個是預測的，準確率很
好
把三百筆資料完全當訓練的，新的有30筆，結果卻很差
請問中間是出了什麼差錯？
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→ roccqqck: 這種事不是常常發生嗎 07/31 19:37
推 LP9527: 偷偷跟你說，我鄰居的小孩寫了300題理化，期中考30分 07/31 20:49
→ rfvcxswed: 你datasets的size不一樣的話, 沒辦法比 07/31 21:14
→ rfvcxswed: 你得到的test error只是對於真正test error的估計, 07/31 21:15
→ rfvcxswed: test data size越大, test error的估計會越準確. 07/31 21:15
推 moodoa3583: overfitting?你acc.的變化是如何? 08/01 01:07
推 TitanEric: stratified sampling嗎 08/01 12:07
→ TitanEric: 你有做上面的事嗎 08/01 12:07
推 germun: 表示你取的資料特徵不夠好 08/01 14:02
推 NikolaTesla: 應該因爲你新資料的特徵分佈跟訓練資料不同。一個是 08/01 17:23
→ NikolaTesla: 擴大訓練資料的分佈範圍。另一個是更好的特徵擷取。 08/01 17:23
推 yuasa: 所以你要做cross validation、調參數，甚至試試其他algorit 08/01 20:59
→ yuasa: hm阿。也有可能sample不夠或沒有代表性。高度fit training 08/01 21:02
→ yuasa: dataset不代表就能精準預測training dataset以外的數據 08/01 21:02
→ Starcraft2: overfitting 重新作train_test_split 也可以稍微看 08/03 10:40
→ Starcraft2: 一下你的那300個和30個資料是不是長得不太一樣 08/03 10:41
→ Starcraft2: 另外看看能不能增加資料量到1000以上的量級 幾百頗少 08/03 10:41
→ aassdd926: 這就是要開始做EDA的節奏 08/04 00:04
推 a78998042a: 簡單的說，你訓練集長的樣子，跟測試集差很多，就是兩 08/04 13:14
→ a78998042a: 個資料集分佈差異大。要嘛就是你樣本沒抽好，要嘛就是 08/04 13:14
→ a78998042a: 資料是有時間性的。 08/04 13:14
推 aidansky0989: 你的處理是怎樣處理，下採樣或過採樣的話，你有99.9 08/04 15:18
→ aidansky0989: 9%機率是過擬合 08/04 15:18
推 erre: 掰陳都是一直調參數調出來，你參數調的不夠多 09/02 11:10